Hadoop案例（十）WordCount

WordCount案例

需求1：统计一堆文件中单词出现的个数（WordCount案例）

0）需求：在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数

1）数据准备：Hello.txt

hello world
dog fish
hadoop 
spark
hello world
dog fish
hadoop 
spark
hello world
dog fish
hadoop 
spark

2）分析

按照mapreduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver。

 

 

3）编写程序

（1）定义一个mapper类

package com.xyg.wordcount;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

/**
 * KEYIN:默认情况下，是mr框架所读到的一行文本的起始偏移量，Long;
 * 在hadoop中有自己的更精简的序列化接口，所以不直接用Long，而是用LongWritable
 * VALUEIN:默认情况下，是mr框架所读到的一行文本内容，String;此处用Text
 * KEYOUT:是用户自定义逻辑处理完成之后输出数据中的key,在此处是单词，String；此处用Text
 * VALUEOUT，是用户自定义逻辑处理完成之后输出数据中的value，在此处是单词次数，Integer，此处用IntWritable
 * @author Administrator
 */
public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
    /**
     * map阶段的业务逻辑就写在自定义的map()方法中
     * maptask会对每一行输入数据调用一次我们自定义的map（）方法
     */
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        // 1 将maptask传给我们的文本内容先转换成String
        String line = value.toString();
        
        // 2 根据空格将这一行切分成单词
        String[] words = line.split(" ");
        
        // 3 将单词输出为<单词，1>
        for(String word:words){
            // 将单词作为key，将次数1作为value,以便于后续的数据分发，可以根据单词分发，以便于相同单词会到相同的reducetask中
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        }
    }
}

（2）定义一个reducer类

package com.xyg.wordcount;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

/**
 * KEYIN , VALUEIN 对应mapper输出的KEYOUT, VALUEOUT类型
 * KEYOUT，VALUEOUT 对应自定义reduce逻辑处理结果的输出数据类型 KEYOUT是单词 VALUEOUT是总次数
 */
public class WordcountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    /**
     * key，是一组相同单词kv对的key
     */
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        int count = 0;

        // 1 汇总各个key的个数
        for(IntWritable value:values){
            count +=value.get();
        }
        
        // 2输出该key的总次数
        context.write(key, new IntWritable(count));
    }
}

（3）定义一个主类，用来描述job并提交job

package com.xyg.wordcount;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
 * 相当于一个yarn集群的客户端，
 * 需要在此封装我们的mr程序相关运行参数，指定jar包
 * 最后提交给yarn
 * @author Administrator
 */
public class WordcountDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1 获取配置信息，或者job对象实例
        Configuration configuration = new Configuration();
        // 8 配置提交到yarn上运行,windows和Linux变量不一致
//        configuration.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
//        configuration.set("yarn.resourcemanager.hostname", "node22");
        Job job = Job.getInstance(configuration);
        
        // 6 指定本程序的jar包所在的本地路径
//        job.setJar("/home/admin/wc.jar");
        job.setJarByClass(WordcountDriver.class);
        
        // 2 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
        job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordcountReducer.class);
        
        // 3 指定mapper输出数据的kv类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        // 4 指定最终输出的数据的kv类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        // 5 指定job的输入原始文件所在目录
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        
        // 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行
//        job.submit();
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result?0:1);
    }
}

4）集群上测试

（1）将程序打成jar包，然后拷贝到hadoop集群中。

（2）启动hadoop集群

（3）执行wordcount程序

[admin@node21 module]$ hadoop jar  wc.jar com.xyg.wordcount.WordcountDriver /user/admin/input /user/admin/output

5）本地测试

（1）在windows环境上配置HADOOP_HOME环境变量。

（2）在eclipse上运行程序

（3）注意：如果eclipse打印不出日志，在控制台上只显示

1.log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.util.Shell).  
2.log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.  
3.log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info.

需要在项目的src目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入

log4j.rootLogger=INFO, stdout  
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender  
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log  
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  

需求2：把单词按照ASCII码奇偶分区（Partitioner）

0）分析 

1）自定义分区

package com.xyg.mapreduce.wordcount;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class WordCountPartitioner extends Partitioner<Text, IntWritable>{

    @Override
    public int getPartition(Text key, IntWritable value, int numPartitions) {
        
        // 1 获取单词key  
        String firWord = key.toString().substring(0, 1);
        char[] charArray = firWord.toCharArray();
        int result = charArray[0];
        // int result  = key.toString().charAt(0);

        // 2 根据奇数偶数分区
        if (result % 2 == 0) {
            return 0;
        }else {
            return 1;
        }
    }
}

2）在驱动中配置加载分区，设置reducetask个数

job.setPartitionerClass(WordCountPartitioner.class);
job.setNumReduceTasks(2);

需求3：对每一个maptask的输出局部汇总（Combiner）

0）需求：统计过程中对每一个maptask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量即采用Combiner功能。

 

1）数据准备：hello,txt

方案一

1）增加一个WordcountCombiner类继承Reducer

package com.xyg.mr.combiner;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordcountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        int count = 0;
        for(IntWritable v :values){
            count += v.get();
        }
        
        context.write(key, new IntWritable(count));
    }
}

2）在WordcountDriver驱动类中指定combiner

//9 指定需要使用combiner，以及用哪个类作为combiner的逻辑
job.setCombinerClass(WordcountCombiner.class);

方案二 

1）将WordcountReducer作为combiner在WordcountDriver驱动类中指定

//9 指定需要使用combiner，以及用哪个类作为combiner的逻辑
job.setCombinerClass(WordcountReducer.class);

运行程序

 

需求4：大量小文件的切片优化（CombineTextInputFormat）

0）需求：将输入的大量小文件合并成一个切片统一处理。

1）输入数据：准备5个小文件

2）实现过程

（1）不做任何处理，运行需求1中的wordcount程序，观察切片个数为5

 

（2）在WordcountDriver中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数为1

// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);// 4m
CombineTextInputFormat.setMinInputSplitSize(job, 2097152);// 2m